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House ads 전환율 분석

이제 1월 11일 이후로 house ads 전환율이 하락했다는 점을 확인했으니, 감소의 잠재적 원인을 찾아보겠습니다.

마케팅 팀을 지원하는 데이터 과학자라면 지표가 변동하는 상황을 자주 마주하게 됩니다. 이러한 변동이 사용자 행동의 예상 가능한 변화(예: 요일별 차이) 때문인지, 아니면 기술 구현이나 마케팅 전략에서의 더 큰 문제 때문인지 구분하는 것이 매우 중요합니다.

이 연습 문제에서는 먼저 주말이 평일보다 전환 가능성이 높은지 확인하고, 그로 인해 house ads 전환율이 변한 것인지 판단해 보겠습니다.

Instructions

100 XP
  • marketing DataFrame에 'date_served' 열을 기준으로 dt.dayofweek를 사용해 요일 열을 추가하세요.
  • conversion_rate를 사용해 요일과 마케팅 채널별 전환율을 계산하고, 결과를 DoW_conversion에 저장하세요.
  • 결과로 선 그래프를 만들고, y축 시작 값을 0으로 설정한 뒤 그래프를 표시하세요.